典型文献
基于模糊聚类算法的S700 K型电动转辙机运行状态评估
文献摘要：
为解决S700K型电动转辙机正常、亚健康、故障和严重故障等全周期运行状态难以评估的问题,考虑其动作功率曲线和状态信息的一致性,结合局部均值分解(LMD)和排列熵(PE)理论,提出基于模糊聚类分析的S700K型电动转辙机运行状态评估算法.首先利用LMD分解将曲线分解成不同频率特性的乘积函数分量;其次结合PE算法量化不同分量复杂度,构建功率曲线的特征向量;最后用不同运行状态下的特征向量建立初始模糊矩阵,利用模糊聚类方法求得模糊相似矩阵和模糊等价矩阵.当置信因子从大到小变化时,由对应布尔矩阵得到动态聚类图,在置信因子取特定值时,测试集和样本集进行了匹配分类,从而实现了转辙机运行状态评估.实验结果表明,该算法模型具有结构简单、自适应和小样本的优势,更容易有效识别转辙机全周期运行状态.
文献关键词：
S700K型电动转辙机;运行状态评估;局部均值分解;排列熵;模糊聚类
中图分类号：
作者姓名：
魏文军;李政;武晓春;高利民
作者机构：
兰州交通大学 自动化与电气工程学院,甘肃 兰州 730070;兰州交通大学 光电技术与智能控制教育部重点实验室,甘肃 兰州 730070;中国国家铁路集团有限公司 铁路基础设施检测中心,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]魏文军;李政;武晓春;高利民-.基于模糊聚类算法的S700 K型电动转辙机运行状态评估)[J].铁道学报,2022(04):74-81
A类：
S700
B类：
模糊聚类算法,电动转辙机,机运,运行状态评估,S700K,亚健康,严重故障,全周期,动作功率,功率曲线,状态信息,局部均值分解,LMD,排列熵,PE,模糊聚类分析,评估算法,分解成,不同频率,频率特性,乘积,建功,特征向量,模糊矩阵,模糊聚类方法,模糊相似矩阵,矩阵和,等价矩阵,布尔矩阵,动态聚类,测试集,样本集,配分,算法模型,结构简单,小样本
AB值：
0.332895
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